Kas generatiivne AI kujundab panganduse põhimõtteliselt ümber? – Fintech Singapur

Käimas on tehnoloogiarevolutsioon, mis muudab pangandussektorit põhjalikult. Generatiivne tehisintellekt, mis puhkes 2023. aasta alguses, kasutab täiustatud loomuliku keele mudeleid suure hulga kognitiivsete ülesannete automatiseerimiseks. Kuna see mitmekülgne innovatsioon vohab erinevates tööstusharudes, liiguvad pangandusjuhid kiiresti selle potentsiaali ära kasutama.

 Kaks kolmandikku juhtivatest digi- ja analüütikajuhtidest küsitleti a hiljutine McKinsey foorum generatiivse AI kohta ütlesid, et nad ootavad, et tehnoloogia kujundaks nende äri põhjalikult ümber. 

Pakiline väljakutse, millega nad praegu silmitsi seisavad, ei seisne mitte selles, kas, vaid täpselt, kuidas ja kus rakendada generatiivset tehisintellekti, et maksimeerida nende asutuste jaoks väärtuse loomist.

Generatiivse AI majanduslik mõju panganduses

McKinsey Global Institute hinnangul võib generatiivne tehisintellekt erinevates tööstusharudes üle maailma anda iga-aastase väärtuse, mis ulatub 2.6 triljonit USA dollarit kuni 4.4 triljoni USA dollarini. Eelkõige võidab oluliselt pangandus, mille aastane potentsiaal on hinnanguliselt 200–340 miljardit USA dollarit, mis võrdub 9–15 protsendiga tegevuskasumist.

On märkimisväärne, et kuigi paljuski keskendutakse tohututele tootlikkuse eelistele, mida generatiivne AI võimaldab ülesannete automatiseerimise kaudu, tõotab selle mõju olla palju mitmetahulisem. 

Tehnoloogias on potentsiaali põhimõtteliselt muuta tegevusmudeleid, kliendiliideseid ja äripartnerlusi, luues uudsed pangandusärimudelid.

Panga kõrgemad juhid seisavad silmitsi keeruliste kaalutlustega oma generatiivse AI strateegia kavandamisel. Kui ulatuslikult kujundab generatiivne AI nende väärtusahelat ümber? Milliseid uusi võimalusi võib see paljastada, mis nõuavad strateegilise suuna kohandamist? Milliseid partnerlussuhteid või võimeid tuleb eelnevalt arendada? 

Kui nutitelefonidel kulus aastaid, et pangandustoimingud kindlalt mobiiliajastusse suunata, siis generatiivse tehisintellekti kasutuselevõtt edeneb võrdluse kiirusel. 

Mõelge Goldman Sachsile – selle arendajad on juba rakendatakse AI tööriist töömahukate testimisprotseduuride süstematiseerimiseks, mis varem olid käsitsi tehtud. Samal ajal kasutab Citigroup generatiivset tehisintellekti, et modelleerida USA pooleliolevate kapitalireeglite mõju. 

Institutsioonide jaoks, mis on liiga aeglased, et reageerida, võivad sellised järsud muutused tõsiselt koormata hapraid tööstruktuure, mis pole tehnoloogilise vooluga harjunud.

Väljakutsed generatiivse AI skaleerimisel

Suurendamine generatiivne AI pangandussektoris esitab ainulaadse väljakutse, eristades seda traditsioonilisest tehnoloogia kasutuselevõtust. Need väljakutsed tulenevad mitmest võtmetegurist. Esiteks tutvustavad generatiivse AI ulatus ja tagajärjed täiustatud analüütilisi võimalusi ja rakendusi. 

See nõuab juhtimismeeskondadelt harjumatu terminoloogia ja potentsiaalsete radade navigeerimist, mis nõuab strateegilist positsioneerimist, et kasutada ära erinevad võimalused, mida generatiivne AI võib luua. Teine väljakutse on koordineerimise keerukus. 

Generatiivse AI integreerimine muudab finantsasutuste äri- ja tehnoloogia dünaamika keerukamaks. Analüütika ja andmed on tõusnud esile, mistõttu on vaja tihedamat koostööd äri- ja analüüsimeeskondade vahel, millel on sageli erinevad prioriteedid. Lisaks on oluline tegur muutuste kiire tempo. 

Erinevalt järkjärgulisest üleminekust digitaalne pangandus, kiirendatakse generatiivset AI-d, mis sunnib pankasid kiiresti kohanema, et vältida stressi oma olemasolevatele tegevusmudelitele. Lõpuks on tähelepanuväärsed talentide väljakutsed. Pangad, kellel puuduvad ettevõttesisesed AI-teadmised, seisavad silmitsi tohutu ülesandega suurendada oma võimekust koolituse ja värbamise kaudu.

Generatiivse AI edukas skaleerimine

Edukalt generatiivse AI skaleerimine pangandussektoris on vaja strateegilist lähenemist, mis keskendub seitsmele kriitilisele mõõtmele. See algab strateegilise tegevuskavaga, kus pangad alustavad oma teekonda strateegilise väljavaatega. 

Väga oluline on mõista, kus generatiivne AI võib ettevõtteid oluliselt mõjutada. Oluline on tagada kõrgema juhtkonna ühtlustamine, määrata kindlaks prioriteetsed valdkonnad, seada selged eesmärgid, hinnata vajalikke võimeid ja töötada välja põhjalik suurendamiskava.

Talent moodustab veel ühe kriitilise aspekti. Investeerimine juhtide haridusse, et süvendada juhtide meeskondade arusaamist generatiivsest tehisintellektist, on ülioluline. Oluline on rõhutada tehnoloogia seost panga tegevusega, tegeleda töötajate automatiseerimisega seotud muredega ja pühenduda pidevale lähenemisele oskuste täiendamisele.

Tegevusmudelite osas on funktsioonidevahelise koostöö soodustamine ülioluline. See lähenemisviis hõlbustab generatiivse AI sujuvat rakendamist, võimaldades tootemeeskondadel teha tihedat koostööd äriüksustega ja muuta protsesse, et need vastaksid kiiruse, ulatuse ja kohanemisvõime nõuetele.

Tehnoloogiat kaaludes saab keskpunktiks strateegiline otsus, kas luua, osta või luua partnerlussuhteid generatiivsete AI-lahenduste jaoks.

Olemasolevate süsteemide ja töövoogudega sujuva integreerimise tagamiseks on vaja arhitektuursete komponentide läbimõeldud kaalumist. Andmete, eriti struktureerimata andmete tähtsust generatiivsetes AI-rakendustes ei saa alahinnata. 

Selle potentsiaali tõhusaks ärakasutamiseks on vaja arendada suutlikkust, rõhutades andmete kvaliteeti ja arvestades turvamõjusid. Risk ja kontroll mängivad samuti otsustavat rolli.

Generatiivse tehisintellektiga seotud uudsete riskide, sealhulgas mudeli tõlgendatavuse ja erapooletu otsustusprotsessiga seotud väljakutsetega tegelemine nõuab riski- ja mudelijuhtimise raamistike põhjalikku läbivaatamist. 

Lõpuks on pankade eduka generatiivse AI skaleerimise jaoks ülioluline keskendumine kasutajate kasutuselevõtule ja muudatuste juhtimisele. See hõlmab kasutajasõbralike tehisintellektilahenduste loomist, kindlat muudatuste juhtimise strateegiat, mis kaasab kõiki, pakub koolitust, on juhtimise kaudu eeskujuks ja pakub selgeid stiimuleid.

Võimaluse ulatus

Generatiivse AI potentsiaal pangatoiminguid muuta on lihtsalt tohutu ulatusega. Alates kliendi kaasamise lihtsustamisest kuni tuvastamiseni finantskuriteod rätsepatööga seotud nõuannete osas on praktilisi rakendusi juba kümneid ja palju on veel avamata. 

Selle lubaduse laiaulatuslik rakendamine on siiski keeruline väljakutse, millel on palju organisatsioonilisi mõõtmeid. Pangad, kes suudavad oskuslikult aktiveerida olulised võimaldajad alates strateegilisest visioonist kuni kasutajakeskse disainini, suudavad kindlustada olulise esmajärjekorra eelise. 

Neile, kes kasutavad generatiivse tehisintellekti generatiivset võimalust, võivad tuleviku mänguväljad jätta neile raskusi järele jõudmisega.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://fintechnews.sg/81936/ai/will-generative-ai-fundamentally-reshape-banking/